原創
2023/03/16 18:04:04
來源：天潤融通
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本文摘要
ChatGPT所帶來的AI變革風暴，依然在持續發酵。短短幾個月的時間里，ChatGPT的“進化速度”超出我們的想象。就在昨天，Open AI重磅發布了GPT-4 模型，升級了多模態能力——從上一版本的只支持文本輸入快速迭代為可接受圖像輸入并理解圖像內容。也就是說，人們只需要上傳一張簡單的圖片，ChatGPT就能快速對其進行識別和生成文字內容，甚至是網站的HTML代碼。
ChatGPT所帶來的AI變革風暴，依然在持續發酵。短短幾個月的時間里，ChatGPT的“進化速度”超出我們的想象。
就在昨天，Open AI重磅發布了GPT-4 模型，升級了多模態能力——從上一版本的只支持文本輸入快速迭代為可接受圖像輸入并理解圖像內容。也就是說，人們只需要上傳一張簡單的圖片，ChatGPT就能快速對其進行識別和生成文字內容，甚至是網站的HTML代碼。
與此同時，我們也看到人類對于人工智能背后大語言模型的探索，比以往任何時候都更加深入。今天咱們就以大語言模型為切入點，跟大家展開聊聊。
01、什么是大語言模型?
大語言模型(LLM全稱Large Language Model，簡稱大模型)，在自然語言處理領域內，是目前最熱門的一個概念。
所謂大模型，其實是通過訓練，從大量標記和未標記的數據中捕獲知識，并將知識存儲到大量的參數中，以實現對各種任務進行高效處理的技術架構。如今，大模型已經在多個領域都有廣泛應用，成為賦能企業效率提升的關鍵驅動力。
但是，至于模型多大才算大，目前還沒有一個明確的衡量標準。參數越多，模型越大。一般來說，模型參數可能要達到百億級別才會顯示出明顯不同于小模型的能力。當下爆火的ChatGPT就是大模型應用的典型代表，其參數已經達到了上千億級別。
而人們對大模型的探索，遠不會停留在類ChatGPT的范疇內。
3月6日，來自谷歌與柏林工業大學的人工智能研究人員小組推出了一個多模態具象化視覺語言模型(VLM)-PaLM-E，該模型的參數規模達到了5620億個，集成了用于控制機器人的視覺與語言。研究人員稱，這是有史以來規模最大的VLM，無需重新訓練即可執行各種任務。
這也意味著，大模型未來商業化落地和應用的范圍將進一步拓寬。
02、大語言模型于客戶聯絡領域的價值
盡管大語言模型的研究已經相當火熱，但是如何在通用領域訓練出一個性能較好且可用的模型，仍然是一件很有挑戰的事情。
聚焦到客戶聯絡領域來看，在客戶聯絡過程中，每天都會產生大量的數據和語料，而這些正是大模型參數的基礎訓練素材，使得這個領域的大模型訓練和落地本身具備了足夠的原生優勢。
那么，在保障數據安全的前提下，我們可以通過向模型內投放大量的行業/企業垂直語料并進行持續訓練，來實現智能客服效率的快速提升和問答的智能化升級。
作為智能客戶聯絡領域中的上市企業，天潤融通十余年來持續在AI技術與應用方面投入研發力量，研發了涵蓋智能客服、文本機器人、語音機器人、智能質檢、智能助手、智能知識庫等豐富的AI產品矩陣。
接下來，我們就跟大家聊一聊大語言模型在客戶聯絡領域的應用價值。
提升自動回復能力
我們在開篇提到，大模型的工作邏輯始于對大量數據的持續訓練。充分、持續的訓練，能夠使大模型具備更加精準的語義理解能力和更強大的自然語言生成能力。
基于已經訓練成熟的大模型，智能客服系統的開發就有了更加堅實的底層支撐。它可以根據用戶輸入的問題提供快速和準確的響應，快速解決問題，節省了客服團隊大量的時間和資源，提高客戶體驗和滿意度。
強化意圖識別能力
天潤融通首席科學家田鳳占表示，智能客服能否處理復雜問題，在行業內有一個通用的指標，就是意圖識別的準確率。
觀察客戶聯絡領域所處的現狀，大部分是把簡單、重復、流程性的問題，交給機器人處理;復雜的、需要情感關懷的問題，則交由人工客服處理。而傳統的智能客服在意圖理解方面的能力，仍然相對薄弱。
ChatGPT的泛化為我們提供了處理復雜問題的新思路。
基于對文本、語音、圖像等多模態數據的分析，大模型對于意圖識別的準確性進一步提升。借助大模型，智能客服能夠有效結合用戶的歷史對話、當前溝通內容等上下文語境，更精準地識別出用戶的需求和意圖。同時，借助大模型所具備的深度學習能力，進行更加智能化的問答推薦，進而有效賦能企業的業務咨詢、留資引導、服務應答等環節。
優化人機交互體驗
傳統機器人在處理復雜場景的時候，往往應變能力不夠靈活。一旦用戶問的問題在知識庫里沒有，或者超出了預設的流程，機器人就無法很好地應對了。但是，基于大模型超強的知識庫，上述情況就緩解了很多。
以ChatGPT為例來看，大模型的深度應用也開創了客戶使用體驗的新范本。其豐富的參數和強大的內容生成能力，能夠支持智能客服實現更加個性化的問答回復，而非過往千篇一律的機械式問答。
豐富實際應用場景
基于大模型所提供的底層能力，智能客服的滲透力和應用場景也將在未來得到進一步延伸。
ChatGPT的應用目前已經有相對確定的場景可以落地了，如扮演人工客服與客戶溝通專業知識、提供專業的問答知識建議、對溝通記錄進行質檢標記、主動分析座席工作行為、發起產品推介、閑聊寒暄以及更“人性化”的引導留資等。
天潤融通首席科學家田鳳占在近期的訪談中也提到，當前ChatGPT的大模型能夠幫我們實現跨語言的客服服務，在企業出海的國際化場景上將有很大潛力。此外，在情緒關懷方面也有很大的應用前景。
03、如何釋放大語言模型潛力?
現階段來看，大模型的生成能力全行業有目共睹。一些公司也已經開始深入研究類ChatGPT的模型，有望達到類似，甚至更好的效果。
天潤融通深耕客戶聯絡領域17年，一直在持續關注與研發AIGC相關技術。天潤融通AI實驗室表示：“類ChatGPT的模型如何真正落地到商用?需要企業付出多少成本?其安全性如何保障?如何精細化適配不同行業的客戶聯絡需求?這些問題還有待驗證”。
正如OpenAI首席執行官Sam Altman所言：
現在不能將任何重要的事情全都依賴ChatGPT來完成，這只是整個研究進程中的一部分，在穩定性與真實性方面我們還有很多工作要做。
It’s a mistake to be relying on it for anything important right now. It’s a preview of progress; we have lots of work to do on robustness and truthfulness.
那么，LLM未來究竟如何有效落地大市場?天潤融通首席科學家田鳳占認為有兩個途徑。一種是直接采用大模型的能力，另一種是將大模型的能力直接與企業的自有模型做嫁接整合，以適配客戶聯絡應用層面的需求。
不過，在此過程中，安全問題必須要納入到企業的思考和規劃中，尤其是對客戶聯絡這種數據繁雜且敏感的行業而言，這點尤為關鍵。
“在不侵犯客戶隱私的情況下，怎么通過之前給客戶提供的服務，以及客戶之前的反饋訴求，對客戶的需求有更深刻的洞察，給客戶推送他真正需要的產品和服務，并且用更軟的觸達模式，比如發短信用微信，而不是直接打電話，當客戶有更明確需求的時候，再拉起對話。”天潤融通首席科學家田鳳占表示，即便沒有ChatGPT，行業也應該是這樣的。
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